¿Qué es Google BigQuery y cómo funciona? - La ultima guia

Google BigQuery es un almacén de datos empresarial totalmente administrado diseñado para administrar y analizar datos con funciones como aprendizaje automático, análisis geoespacial e inteligencia empresarial. Su arquitectura sin servidor permite que las consultas SQL respondan preguntas importantes sin necesidad de administración de infraestructura. BigQuery puede analizar terabytes de datos en segundos y petabytes en cuestión de minutos, lo que la convierte en una poderosa herramienta para obtener información basada en datos.

Esta guía proporciona una descripción general completa de Google BigQuery y sus capacidades, y cómo aprovechar al máximo la herramienta.

Comprender BigQuery

BigQuery es un almacén de datos multinube sin servidor, altamente escalable y rentable.

Destaca la característica sin servidor de BigQuery, ya que significa que los usuarios no tienen que administrar la infraestructura subyacente. No es necesario aprovisionar recursos ni administrar operaciones de bases de datos. En cambio, BigQuery se encarga de todo eso, brindando a los usuarios la capacidad de consultar datos sobre la marcha, sin necesidad de configuración ni administración.

Una característica notable de BigQuery es su capacidad para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real. Esto es esencial en el mundo actual basado en datos, donde las decisiones rápidas e informadas pueden cambiar las reglas del juego para las empresas. Utilizando el conocido lenguaje SQL, los especialistas en marketing, analistas y entusiastas de los datos pueden sumergirse en sus conjuntos de datos, hacer preguntas complejas y recibir respuestas en segundos.

Además, BigQuery se basa en la sólida base de Google Cloud y aprovecha sus ventajas de seguridad, escalabilidad y rendimiento. A medida que las empresas crecen y los requisitos de datos cambian, BigQuery se adapta sin esfuerzo y escala sus recursos para garantizar un rendimiento óptimo.

En esencia, Google BigQuery elimina las complejidades asociadas con el análisis de datos a gran escala. En lugar de atravesar las complejidades de la infraestructura, las empresas pueden dirigir su energía hacia lo que realmente importa: extraer valor de sus datos. A medida que profundicemos en esta guía, desglosaremos más características y funcionalidades que realmente distinguen a BigQuery en el mundo del análisis de datos.

Interactuar con BigQuery

BigQuery ofrece múltiples interfaces para la interacción. La consola de Google Cloud proporciona una interfaz gráfica para tareas como carga, exportación y consulta de datos. La herramienta de línea de comandos de bq, basada en Python, permite acceder a BigQuery directamente desde la línea de comandos.

Los desarrolladores y científicos de datos también pueden utilizar bibliotecas cliente en lenguajes de programación familiares, incluidos Python, Java, JavaScript y Go. Además, la API REST y la API RPC de BigQuery ofrecen más formas de administrar y transformar datos.

Funciones únicas de BigQuery

BigQuery maximiza la flexibilidad al separar el motor informático que analiza los datos de las opciones de almacenamiento. Esta separación permite el almacenamiento y análisis de datos dentro de BigQuery o la evaluación de datos externamente. Las consultas federadas permiten leer datos de fuentes externas, mientras que la transmisión admite actualizaciones continuas de datos. Herramientas como BigQuery ML y BI Engine mejoran aún más las capacidades de análisis de datos.

El diseño de BigQuery garantiza que el almacenamiento y la computación estén desacoplados, escalando de forma independiente según demanda. Este diseño ofrece una inmensa flexibilidad y control de costos, ya que no es necesario mantener costosos recursos informáticos en funcionamiento constantemente. Los datos se pueden ingerir en BigQuery en lotes o transmitir en tiempo real desde diversas fuentes como la web, IoT o dispositivos móviles a través de Pub/Sub. Para aquellos que buscan incorporar datos de otras nubes, sistemas locales o servicios de terceros, el Servicio de transferencia de datos está disponible.

Trabajar con datos en BigQuery

Los datos en BigQuery están organizados en conjuntos de datos, que son contenedores de tablas y vistas de nivel superior. Los datos se pueden cargar en BigQuery mediante la API Storage Write o cargarse por lotes desde archivos locales o Cloud Storage en varios formatos como Avro, Parquet, ORC, CSV, JSON y más. El servicio de transferencia de datos de BigQuery simplifica aún más la ingesta de datos.

Cuando se trabaja con datos en BigQuery, normalmente se requieren varios pasos.

Ingestión de datos

Los datos se pueden cargar desde una variedad de fuentes, incluidos archivos CSV, archivos JSON o directamente desde Google Cloud Storage. Ya sea que utilices la interfaz de usuario web de BigQuery, herramientas de línea de comandos o API, existen múltiples vías para introducir datos en BigQuery.

Modelado de datos

A diferencia de algunos sistemas que requieren que se defina un esquema de antemano, BigQuery utiliza un enfoque de lectura de esquema. Esto significa que definir un esquema no es obligatorio inicialmente, pero puede ser beneficioso para el rendimiento y la optimización de consultas. Dentro de BigQuery, los datos se pueden estructurar mediante tablas, vistas y particiones.

Consulta de datos

BigQuery está equipado para manejar la sintaxis SQL estándar, lo que permite realizar análisis y filtrado de datos complejos. Dado su diseño, BigQuery puede procesar de manera eficiente incluso los conjuntos de datos más extensos, lo que lo hace capaz de manejar consultas en petabytes de datos.

Transformación de datos

Para aquellos que buscan refinar o modificar sus datos, BigQuery ofrece capacidades SQL. Además, se pueden utilizar herramientas externas como Cloud Dataflow o Dataprep para las transformaciones de datos. Una vez transformados los datos, se pueden crear nuevas tablas o vistas basadas en los datos refinados.

Visualización de datos

Para representar visualmente los datos, se pueden integrar herramientas como Looker Studio con BigQuery. Estas plataformas ofrecen interfaces intuitivas, lo que facilita la exploración y el análisis visual de datos.

Exportación de datos

Después del análisis, si es necesario sacar datos de BigQuery, admite la exportación a varios formatos, como CSV, JSON, Avro o Parquet. Los datos exportados se pueden enviar a Google Cloud Storage o directamente a otros servicios como Google Sheets o Google Drive.

Análisis y aprendizaje automático de BigQuery

BigQuery admite análisis tanto descriptivos como prescriptivos. Puede consultar datos almacenados o ejecutar consultas sobre datos externos mediante tablas o consultas federadas. Admite consultas SQL estándar ANSI, incluidas uniones, campos anidados y funciones espaciales. También se admiten herramientas de inteligencia empresarial como BI Engine, Looker Studio y herramientas de terceros como Tableau y Power BI. BigQuery ML se destaca por ofrecer capacidades de aprendizaje automático y análisis predictivo.

BigQuery no es solo un almacén de datos, es una poderosa herramienta que combina el almacenamiento de datos con capacidades analíticas. Esto significa que los usuarios pueden almacenar grandes cantidades de datos y luego ejecutar consultas analíticas complejas sobre esos datos. El objetivo es extraer conocimientos significativos que puedan guiar los procesos de toma de decisiones.

Gobernanza y seguridad de datos

BigQuery garantiza la gestión centralizada de datos y recursos informáticos. La gestión de identidad y acceso (IAM) de Google Cloud se integra con BigQuery para proteger los recursos. Las mejores prácticas de seguridad de Google Cloud brindan un enfoque sólido para la seguridad de los datos, garantizando tanto la seguridad perimetral como un enfoque de defensa en profundidad más granular.

Análisis geoespacial en BigQuery

BigQuery admite una variedad de funciones espaciales, lo que la convierte en una herramienta poderosa para el análisis geoespacial. Estas capacidades son parte de los Sistemas de Información Geográfica integrados dentro de BigQuery.

Comprender el análisis geoespacial

En un almacén de datos como BigQuery, la información de ubicación prevalece. Muchas decisiones comerciales esenciales giran en torno a los datos de ubicación. Por ejemplo, rastrear la latitud y longitud de los vehículos o paquetes de entrega a lo largo del tiempo puede proporcionar información sobre la eficiencia de la entrega. De manera similar, registrar las transacciones de los clientes y unir estos datos con los datos de ubicación de las tiendas puede ofrecer información sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes.

El análisis geoespacial en BigQuery permite a los usuarios analizar y visualizar datos geoespaciales utilizando tipos de datos geográficos y funciones geográficas de GoogleSQL. Este tipo de análisis puede ayudar a determinar cuándo es probable que llegue un paquete o qué clientes deberían recibir un correo para una ubicación de tienda específica.

Consultar Big Data en BigQuery

Abordar big data a menudo implica examinar grandes cantidades de información para encontrar ideas valiosas, un proceso que puede consumir mucho tiempo y recursos.

Google BigQuery admite SQL. Con SQL, los usuarios pueden interactuar sin esfuerzo con sus conjuntos de datos, sin importar el tamaño. Incluso si maneja petabytes de datos, BigQuery procesa sus consultas con una velocidad notable, lo que garantiza que reciba información sin largos tiempos de espera.

Aprovechar el poder de Google BigQuery sin complejidades

Al asociarse con Improvado, las empresas pueden obtener todos los beneficios de Google BigQuery sin tener que lidiar con ninguno de los inconvenientes de la configuración y administración del almacén de datos.

Improvado es una solución de análisis de marketing de extremo a extremo que agiliza cada paso del ciclo de informes de marketing, desde la recopilación y el almacenamiento de datos hasta la visualización de datos y el descubrimiento de conocimientos.

El equipo de Improvado proporciona almacenes de datos con servicios de implementación y mantenimiento. El equipo instala y configura Google BigQuery por usted. La instancia del almacén de datos es propiedad de Improvado, pero Improvado la administra por parte del cliente, lo que garantiza que el proceso sea transparente. Siempre tendrás pleno control y propiedad de sus datos.

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